每周編輯精選｜FewJoint 基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上線、科技部監(jiān)督司發(fā)布 AI 新規(guī)

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原標(biāo)題：每周編輯精選｜FewJoint 基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上線、科技部監(jiān)督司發(fā)布 AI 新規(guī)
關(guān)鍵字：數(shù)據(jù),解讀,中文,分詞,模型
文章來源：HyperAI超神經(jīng)
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內(nèi)容摘要：

小樣本學(xué)習(xí) (Few-shot Learning) 是指像人類一樣能夠通過很少的樣本來學(xué)習(xí)掌握新任務(wù)。這一領(lǐng)域已經(jīng)成為機(jī)器學(xué)習(xí)社區(qū)的熱點(diǎn)，并被認(rèn)為是推動機(jī)器智能接近人類智能的關(guān)鍵方向之一。哈工大推出了FewJoint 基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集，為 NLP 小樣本評測提供了公共的評價(jià)基準(zhǔn)。該數(shù)據(jù)集已在 hyper.ai 上線，hyper.ai 還有更多供中文大模型訓(xùn)練的 NLP 數(shù)據(jù)集可以下載哦～一起來看看吧！
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FewJoint 基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集是來自于訊飛 AIUI 開放平臺上真實(shí)用戶語料和專家構(gòu)造的語料（比例約為 3：7），包含 59 個(gè)真實(shí)領(lǐng)域，是目前包含領(lǐng)域最多的對話數(shù)據(jù)集之一。
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作者簡介：解構(gòu)技術(shù)先進(jìn)性與普適性，解讀更前沿的 AIForScience 案例